Em domínios com forte conteúdo visual, a interpretação de imagens por raciocínio visual pode ser mais eficaz na solução de problemas do que a interpretação de dados puramente textuais ou numéricos. No entanto, a representação do conhecimento visual é difícil de ser realizada por tratar-se de um conhecimento implícito para o observador. As ontologias de representação possibilitam a criação de estruturas para auxiliar na captura desse tipo de conhecimento, de forma a atribuir uma representação simbólica e significado semântico ao que está sendo visualizado. A formalização do conhecimento visual permite a sua utilização em processos de inferência, resultando na interpretação automática da imagem. O objetivo deste trabalho é a definição de construtos ontológicos que permitam descrever aspectos visuais presentes em uma imagem, com ênfase na atenção visual mais do que nos aspectos físicos dos objetos. Esses aspectos visuais são associados aos objetos físicos da imagem bem como aos objetos descritos no nível do conhecimento de domínio. Para cada um dos níveis foi definida uma ontologia de representação, sendo assim possível atribuir semântica específica a esses objetos através da descrição de seus atributos e manter a independência do conhecimento relativo a cada nível. O nível da imagem descreve os objetos passíveis de serem extraídos por algoritmos de processamento de imagem (embora esses algoritmos não tenham sido foco de estudo neste trabalho). O nível visual descreve objetos que são foco da atenção visual, tais como seções, interstícios e contornos. O nível semântico descreve os objetos da aplicação capturados através de aquisição de conhecimento. A identidade dos objetos modelados é garantida através de relações de mapeamento entre cada dois níveis adjacentes. O domínio de aplicação deste trabalho foi a Petrografia Sedimentar, com o objetivo de extrair por inferência a qualidade em termos de porosidade e permeabilidade de rochas reservatório de petróleo. Com ajuda do especialista, foi modelado um método de solução de problemas para identificação do grau de compactação da rocha, que raciocina sobre os conhecimentos modelados utilizando a ontologia proposta. Foi implementado um sistema que permite a descrição dos objetos individualizados através da segmentação manual da imagem, mapeando os dados descritos para a ontologia e aplicando sobre ela o método de solução de problemas. Esse sistema gera como resultado o grau de compactação da rocha, cuja imagem foi assim descrita. Uma validação preliminar da abordagem foi realizada através da descrição de imagens de rochas fazendo uso do sistema desenvolvido, confrontando os resultados com os obtidos por um geólogo para as mesmas rochas observadas. Na metade das amostras descritas, o sistema atingiu o mesmo resultado do especialista e, na outra metade, obteve grande aproximação dos resultados. / In domains that have strong visual content, the image interpretation applying visual reasoning can be more effective in solving problems than the interpretation of pure textual or numeric data. However, the representation of visual knowledge is hard to be achieved since, most of time, we are dealing with implicit knowledge for the observer. The representation ontologies allow the creation of structures for assisting the capture of this kind of knowledge, in order to associate a symbolic representation and semantic meaning to what it being visualize. The formalization of the visual knowledge allows its application for inference process, resulting in the automatic interpretation of image. The goal of this work is the definition of ontological constructs that allow describing the visual aspects presented in an image, giving more emphasis in the evidences captured by visual attention than in the physical aspects of the objects. These aspects are associated to the physical objects as well as to the objects described in the domain knowledge level. Separate representation ontologies were defined for each level, making possible to associate specific semantic content to the objects through the description of the attributes and to keep the independence of the knowledge related to each level. The image level describes the objects that are possible of being extracted by image processing algorithms (although these algorithms were not studied in this work). The visual knowledge describes the objects that capture the visual attention, such as sections, interstices and borders. The semantic level describes the application objects elicited by knowledge acquisition methods. The identity of the modeled objects is guaranteed through the mapping relation defined between each two adjacent levels. The application domain of this work is the Sedimentary Petrography, with the goal of extracting by inference methods the porosity and permeability quality of petroleum reservoir-rocks. With the aid of the expert, a problem-solving method that reasons over the knowledge formalized through the proposed ontology was modeled for the identification of the compaction level of the rock. Furthermore, it was implemented a system that supports the description of the objects individualized through a manual segmentation of the image. The described data was mapped to the ontology and the problem-solving method was applied to define the level of compaction. A preliminary validation was developed comparing the results achieved by the system with the manual interpretation done by the expert with the same rock samples. With the half of the described samples the system achieved the same results of the expert and has got strong approximation in the other half.

A Wikipédia é uma enciclopédia pública composta por milhões de artigos editados diariamente por uma comunidade de autores de diferentes regiões do mundo. Os artigos que constituem a Wikipédia possuem um tipo de link chamado de Cross-language Link que relaciona artigos correspondentes em idiomas diferentes. O objetivo principal dessa estrutura é permitir a navegação dos usuários por diferentes versões de um mesmo artigo em busca da informação desejada. Além disso, por permitir a obtenção de corpora comparáveis, os Cross-language Links são extremamente importantes para aplicações que trabalham com tradução automática e recuperação de informações multilíngues. Visto que os Cross-language Links são inseridos manualmente pelos autores dos artigos, quando o autor não reconhece o seu correspondente em determinado idioma ocorre uma situação de Cross-language Links ausente. Sendo assim, é importante o desenvolvimento de uma abordagem que realize a descoberta de Cross-language Links entre artigos que são correspondentes, porém, não estão conectados por esse tipo link. Nesta dissertação, é apresentado o CLLFinder, uma abordagem para a descoberta de Cross-language Links ausentes. A nossa abordagem utiliza o relacionamento entre as categorias e a indexação e consulta do conteúdo dos artigos para realizar a seleção do conjunto de candidatos. Para a identificação do artigo correspondente, são utilizados atributos que exploram a transitividade de Cross-language Links entre outros idiomas bem como características textuais dos artigos. Os resultados demonstram a criação de um conjunto de candidatos com 84,3% de presença do artigo correspondente, superando o trabalho utilizado como baseline. A avaliação experimental com mais de dois milhões de pares de artigos aponta uma precisão de 99,2% e uma revocação geral de 78,9%, superando, também, o baseline. Uma inspeção manual dos resultados do CLLFinder aplicado em um cenário real indica que 73,6% dos novos Cross-language Links sugeridos pela nossa abordagem eram de fato correspondentes. / Wikipedia is a public encyclopedia composed of millions of articles written daily by volunteer authors from different regions of the world. The articles contain links called Cross-language Links which relate corresponding articles across different languages. This feature is extremely useful for applications that work with automatic translation and multilingual information retrieval as it allows the assembly of comparable corpora. Since these links are created manually, in many occasions, the authors fail to do so. Thus, it is important to have a mechanism that automatically creates such links. This has been motivating the development of techniques to identify missing cross-language links. In this work, we present CLLFinder, an approach for finding missing cross-language links. The approach makes use of the links between categories and an index of the content of the articles to select candidates. In order to identify corresponding articles, the method uses the transitivity between existing cross-language links in other languages as well as textual features extracted from the articles. Experiments on over two million pairs of articles from the English and Portuguese Wikipedias show that our approach has a recall of 78.9% and a precision of 99.2%, outperforming the baseline system.A manual inspection of the results of CLLFinder applied to a real situation indicates that our approach was able to identify the Cross-language Link correctly 73.6% of the time.

Gestão de conhecimento busca criar, adquirir, compartilhar e utilizar ativos de conhecimento produzidos ou dispersos na organização, de forma a garantir o controle pela organização de um importante componente de seu produto ou serviço. A engenharia de conhecimento fornece os instrumentos que permitem identificar as fontes de conhecimento, e ajuda a extrair e modelar esse conhecimento, quando de fontes humanas, de forma a utilizá-lo de forma independente das pessoas. Este trabalho apresenta um estudo de caso no desenvolvimento de um projeto de gestão de conhecimento para a área de produção de uma empresa que atua na fabricação de papel, com um modelo de processo contínuo. O modelo de produção é particularmente interessante pelo fato de sofrer permanente monitoração e eventuais ações de reparo, cujo efeito será sentido apenas no final do processo produtivo. Ações erradas ou ineficientes acarretam significativas perdas de produto, com grande impacto no ganho da empresa. O objetivo deste trabalho é a identificação dos conhecimentos envolvidos na detecção de desvios de padrão no processo produtivo e nas ações de reparo para produção de papel. A partir do estudo do processo e da identificação dos insumos de conhecimento, foi proposto um modelo da área de produção onde são mapeados os ativos de conhecimentos, os processos e agentes que utilizam esses conhecimentos. Esse modelo foi racionalizado de forma a otimizar a utilização do conhecimento e homogeneizar o processo de solução de problemas de acordo com o padrão desejado pela empresa. A Metodologia CommonKADS foi utilizada para conduzir o desenvolvimento desse modelo. Esse trabalho demonstrou que a tarefa de monitoração e reparo da linha de produção utiliza conhecimentos tácitos ou não estruturados para a solução de problemas, juntamente com o conhecimento explícito obtido através de treinamento ou orientação da organização. Como resultado, a qualidade da solução será diferente dependendo do agente responsável pela monitoração naquele momento. Através das técnicas de entrevistas, análise de protocolo, observações e repertory grid, esses conhecimentos foram explicitados e formalizados, sendo disponibilizados como normas para todos os agentes, atingindo uma desejável homogeneidade no processo produtivo que leva a diminuição do refugo de produção. A suite de modelos da organização, tarefa, comunicação e agentes de Common KADS foi avaliada como ferramenta de suporte à identificação e formalização dos insumos de conhecimento da organização. Foi proposto um modelo OM-6 a ser incluído como um modelo da organização para avaliação dos procedimentos de correção. O modelo obtido é a etapa inicial para o projeto de um sistema de conhecimento que automatize a tarefa de monitoração e reparo do processo de produção de papel. / Knowledge management aims to create, acquire, share and employ knowledge issues produced or disseminated in the organisation, in order to guarantee the full control over an important component of the organisation product and service. Knowledge engineering provides adequate tools to identify the knowledge sources and helps in extracting and modelling the knowledge, allowing to be employed in human independent way. This work presents the results of a detailed study about the development of a knowledge management project for a production area in a filter paper factory, whose production line is carry out as a continuous process. The production model is particularly interesting because the process demands continuous and permanent monitoring, but the effectiveness of the corrective actions can be perceived only in the final stage of the production process. Wrong actions cause significant amount of the product rejection with strong impact in the company returns. The goal of this study is identifying the knowledge applied by agents in detecting pattern deviation in the production process and in the repair actions during the paper production. A model of the production area, mapping knowledge issues, agents and tasks, was proposed from the acknowledgement of the process and the knowledge assets. This model was rationalised in order to improve the effectiveness of the knowledge application and guarantee an homogeneous problem-solving process, according to the company standard. The CommonKADS methodology defines the model development. This work demonstrates that, during the monitoring and repair task, the agents apply tacit unstructured knowledge, besides the explicit knowledge acquired through training into the organisation, to achieve the solution. The result will be a dependence between the agent and the quality of the production. These knowledge were made explicit and formalised through the use of interviews, protocol analysis and repertory grid, and was further shared as norms to the whole team of agents. These norms provide a desirable homogeneity in the production process leading to a reduction on the production refuse. The CommonKADS model suit – organisation, task, communication and agent models – was evaluated as a supporting tool to the identification and formalisation of organisation knowledge. An additional model, called OM-6, was proposed as an extension to the CommonKADS suit to support for valuation of the correction procedures. The obtained organization model is the first step in a knowledge system project for the automation of the monitoring and repair tasks in the paper production process.

Gestão de conhecimento busca criar, adquirir, compartilhar e utilizar ativos de conhecimento produzidos ou dispersos na organização, de forma a garantir o controle pela organização de um importante componente de seu produto ou serviço. A engenharia de conhecimento fornece os instrumentos que permitem identificar as fontes de conhecimento, e ajuda a extrair e modelar esse conhecimento, quando de fontes humanas, de forma a utilizá-lo de forma independente das pessoas. Este trabalho apresenta um estudo de caso no desenvolvimento de um projeto de gestão de conhecimento para a área de produção de uma empresa que atua na fabricação de papel, com um modelo de processo contínuo. O modelo de produção é particularmente interessante pelo fato de sofrer permanente monitoração e eventuais ações de reparo, cujo efeito será sentido apenas no final do processo produtivo. Ações erradas ou ineficientes acarretam significativas perdas de produto, com grande impacto no ganho da empresa. O objetivo deste trabalho é a identificação dos conhecimentos envolvidos na detecção de desvios de padrão no processo produtivo e nas ações de reparo para produção de papel. A partir do estudo do processo e da identificação dos insumos de conhecimento, foi proposto um modelo da área de produção onde são mapeados os ativos de conhecimentos, os processos e agentes que utilizam esses conhecimentos. Esse modelo foi racionalizado de forma a otimizar a utilização do conhecimento e homogeneizar o processo de solução de problemas de acordo com o padrão desejado pela empresa. A Metodologia CommonKADS foi utilizada para conduzir o desenvolvimento desse modelo. Esse trabalho demonstrou que a tarefa de monitoração e reparo da linha de produção utiliza conhecimentos tácitos ou não estruturados para a solução de problemas, juntamente com o conhecimento explícito obtido através de treinamento ou orientação da organização. Como resultado, a qualidade da solução será diferente dependendo do agente responsável pela monitoração naquele momento. Através das técnicas de entrevistas, análise de protocolo, observações e repertory grid, esses conhecimentos foram explicitados e formalizados, sendo disponibilizados como normas para todos os agentes, atingindo uma desejável homogeneidade no processo produtivo que leva a diminuição do refugo de produção. A suite de modelos da organização, tarefa, comunicação e agentes de Common KADS foi avaliada como ferramenta de suporte à identificação e formalização dos insumos de conhecimento da organização. Foi proposto um modelo OM-6 a ser incluído como um modelo da organização para avaliação dos procedimentos de correção. O modelo obtido é a etapa inicial para o projeto de um sistema de conhecimento que automatize a tarefa de monitoração e reparo do processo de produção de papel. / Knowledge management aims to create, acquire, share and employ knowledge issues produced or disseminated in the organisation, in order to guarantee the full control over an important component of the organisation product and service. Knowledge engineering provides adequate tools to identify the knowledge sources and helps in extracting and modelling the knowledge, allowing to be employed in human independent way. This work presents the results of a detailed study about the development of a knowledge management project for a production area in a filter paper factory, whose production line is carry out as a continuous process. The production model is particularly interesting because the process demands continuous and permanent monitoring, but the effectiveness of the corrective actions can be perceived only in the final stage of the production process. Wrong actions cause significant amount of the product rejection with strong impact in the company returns. The goal of this study is identifying the knowledge applied by agents in detecting pattern deviation in the production process and in the repair actions during the paper production. A model of the production area, mapping knowledge issues, agents and tasks, was proposed from the acknowledgement of the process and the knowledge assets. This model was rationalised in order to improve the effectiveness of the knowledge application and guarantee an homogeneous problem-solving process, according to the company standard. The CommonKADS methodology defines the model development. This work demonstrates that, during the monitoring and repair task, the agents apply tacit unstructured knowledge, besides the explicit knowledge acquired through training into the organisation, to achieve the solution. The result will be a dependence between the agent and the quality of the production. These knowledge were made explicit and formalised through the use of interviews, protocol analysis and repertory grid, and was further shared as norms to the whole team of agents. These norms provide a desirable homogeneity in the production process leading to a reduction on the production refuse. The CommonKADS model suit – organisation, task, communication and agent models – was evaluated as a supporting tool to the identification and formalisation of organisation knowledge. An additional model, called OM-6, was proposed as an extension to the CommonKADS suit to support for valuation of the correction procedures. The obtained organization model is the first step in a knowledge system project for the automation of the monitoring and repair tasks in the paper production process.

Gestão de conhecimento busca criar, adquirir, compartilhar e utilizar ativos de conhecimento produzidos ou dispersos na organização, de forma a garantir o controle pela organização de um importante componente de seu produto ou serviço. A engenharia de conhecimento fornece os instrumentos que permitem identificar as fontes de conhecimento, e ajuda a extrair e modelar esse conhecimento, quando de fontes humanas, de forma a utilizá-lo de forma independente das pessoas. Este trabalho apresenta um estudo de caso no desenvolvimento de um projeto de gestão de conhecimento para a área de produção de uma empresa que atua na fabricação de papel, com um modelo de processo contínuo. O modelo de produção é particularmente interessante pelo fato de sofrer permanente monitoração e eventuais ações de reparo, cujo efeito será sentido apenas no final do processo produtivo. Ações erradas ou ineficientes acarretam significativas perdas de produto, com grande impacto no ganho da empresa. O objetivo deste trabalho é a identificação dos conhecimentos envolvidos na detecção de desvios de padrão no processo produtivo e nas ações de reparo para produção de papel. A partir do estudo do processo e da identificação dos insumos de conhecimento, foi proposto um modelo da área de produção onde são mapeados os ativos de conhecimentos, os processos e agentes que utilizam esses conhecimentos. Esse modelo foi racionalizado de forma a otimizar a utilização do conhecimento e homogeneizar o processo de solução de problemas de acordo com o padrão desejado pela empresa. A Metodologia CommonKADS foi utilizada para conduzir o desenvolvimento desse modelo. Esse trabalho demonstrou que a tarefa de monitoração e reparo da linha de produção utiliza conhecimentos tácitos ou não estruturados para a solução de problemas, juntamente com o conhecimento explícito obtido através de treinamento ou orientação da organização. Como resultado, a qualidade da solução será diferente dependendo do agente responsável pela monitoração naquele momento. Através das técnicas de entrevistas, análise de protocolo, observações e repertory grid, esses conhecimentos foram explicitados e formalizados, sendo disponibilizados como normas para todos os agentes, atingindo uma desejável homogeneidade no processo produtivo que leva a diminuição do refugo de produção. A suite de modelos da organização, tarefa, comunicação e agentes de Common KADS foi avaliada como ferramenta de suporte à identificação e formalização dos insumos de conhecimento da organização. Foi proposto um modelo OM-6 a ser incluído como um modelo da organização para avaliação dos procedimentos de correção. O modelo obtido é a etapa inicial para o projeto de um sistema de conhecimento que automatize a tarefa de monitoração e reparo do processo de produção de papel. / Knowledge management aims to create, acquire, share and employ knowledge issues produced or disseminated in the organisation, in order to guarantee the full control over an important component of the organisation product and service. Knowledge engineering provides adequate tools to identify the knowledge sources and helps in extracting and modelling the knowledge, allowing to be employed in human independent way. This work presents the results of a detailed study about the development of a knowledge management project for a production area in a filter paper factory, whose production line is carry out as a continuous process. The production model is particularly interesting because the process demands continuous and permanent monitoring, but the effectiveness of the corrective actions can be perceived only in the final stage of the production process. Wrong actions cause significant amount of the product rejection with strong impact in the company returns. The goal of this study is identifying the knowledge applied by agents in detecting pattern deviation in the production process and in the repair actions during the paper production. A model of the production area, mapping knowledge issues, agents and tasks, was proposed from the acknowledgement of the process and the knowledge assets. This model was rationalised in order to improve the effectiveness of the knowledge application and guarantee an homogeneous problem-solving process, according to the company standard. The CommonKADS methodology defines the model development. This work demonstrates that, during the monitoring and repair task, the agents apply tacit unstructured knowledge, besides the explicit knowledge acquired through training into the organisation, to achieve the solution. The result will be a dependence between the agent and the quality of the production. These knowledge were made explicit and formalised through the use of interviews, protocol analysis and repertory grid, and was further shared as norms to the whole team of agents. These norms provide a desirable homogeneity in the production process leading to a reduction on the production refuse. The CommonKADS model suit – organisation, task, communication and agent models – was evaluated as a supporting tool to the identification and formalisation of organisation knowledge. An additional model, called OM-6, was proposed as an extension to the CommonKADS suit to support for valuation of the correction procedures. The obtained organization model is the first step in a knowledge system project for the automation of the monitoring and repair tasks in the paper production process.

Esse trabalho define K-Aspects (Knowledge Aspects), uma abordagem para a implementação de Sistemas de Conhecimento (SC) em linguagens orientadas a objetos usando o paradigma orientado a aspectos (OA) e anotações de metadados. Essa abordagem define uma forte correspondência entre o Modelo de Conhecimento (MC) e sua implementação no paradigma da orientação a objetos (OO). K-Aspects fornece um conjunto de anotações documentacionais para facilitar a leitura da associação entre o modelo de implementação e o modelo conceitual do conhecimento; um conjunto de anotações para facilitar a separação de interesses na implementação do SC usando OA; um conjunto de bibliotecas para realizar a interpretação das anotações e sua execução em aspectos; e uma ferramenta para geração de documentação do MC a partir das anotações no código. A abordagem busca atender tanto os engenheiros de conhecimento quanto os engenheiros de desenvolvimento em projetos de SC. Os engenheiros de conhecimento tem ao seu alcance um modo adequado para elaborar a especificação do MC que resulta em uma especificação em uma linguagem orientada a objetos, permitindo aos engenheiros de desenvolvimento implementarem o sistema preservando a estrutura do modelo conceitual e mantendo clara distinção entre os requisitos associados ao MC dos demais requisitos. K-Annotations adicionam recursos de OA ao modelo conceitual do conhecimento OO, oferecendo facilidades de tratamento separado de diversas funcionalidades transversais de um SC, através do particionamento do sistema em aspectos que implementam funcionalidades específicas, ativadas através das anotações inseridas no componente do modelo conceitual. Anotações distinguem, clara e visualmente, no código, os elementos do MC em relação ao restante do código do programa, facilitando a leitura do código pelos engenheiros de conhecimento. A função principal das anotações é prover as informações necessárias para a interpretação dos elementos de conhecimento durante a execução do programa. Anotações identificam as funcionalidades transversais relativas aos construtos do modelo e são gerenciadas pela biblioteca de aspectos. A abordagem foi validada re-escrevendo com o uso de K-Annotations um sistema de conhecimento no domínio da análise da qualidade de reservatórios de petróleo. O modelo desse sistema representa uma ontologia de domínio sobre o qual métodos de solução de problemas para interpretação e classificação de rochas são aplicados. A análise dos resultados identificou um conjunto de vantagens no uso de K-Aspects, como distinção clara entre a implementação do MC e a implementação dos demais requisitos, suporte nativo aos construtos providos no modelo de conhecimento e alto grau de rastreabilidade entre o modelo e sua implementação. Além disso, provê redução de tarefas repetitivas de implementação e redução da dispersão de código a partir da geração automática de código. As bibliotecas de aspectos garantem o encapsulamento de inferências e tarefas. As bibliotecas tratam os construtos do modelo para garantir a reutilização em diferentes projetos de SCs. / This work defines K-Aspects (Knowledge Aspects), an approach for implementing Knowledge Systems (KS) with object-oriented languages using the aspect-oriented paradigm (AO) and metadata annotations. This approach defines a strong link between the knowledge model (KM) and its implementation in the object-oriented paradigm (OO). K-Aspects provides a set of documentational annotations to make the association between the implementation model and the knowledge conceptual model easier to read; a set of annotations to enable the separation of concerns, using aspect orientation, of the implementation of the different requirements of the knowledge system; a set of libraries to perform the interpretation and execution as aspects of annotations; and a tool for documentation generation of the KM extracted from the annotations on the code. The approach aims to support both knowledge engineers and development engineers in KS projects, by providing to the knowledge engineers a well-defined way to elaborate the KS specification, which results in a specification presented in an object oriented language, making it easily understandable and extensible by development engineers that can thus implement the knowledge system preserving its conceptual knowledge structure and keeping a clear distinction of the requirements associated to the KM from the other requirements. K-Annotations add aspect oriented resources to the OO conceptual knowledge model, providing features to manage separately the multiple crosscutting concerns of a KS, partitioning the system in aspects that implement specific features, activated by annotations inserted in the knowledge conceptual model. Annotations distinguish, clearly and visually, within the code, KM elements from the rest of the code, making easier the code reading by the knowledge engineers. The most important function of the annotations is to provide information necessary for interpreting knowledge elements during runtime. Annotations identify several crosscutting concerns related to the model constructs. Annotations are managed and executed by the aspect libraries. This approach was validated by re-coding, using K-Annotations, a complex commercial KS on the domain of oil reservoir quality analysis. The model of this system represents a domain ontology on which problem-resolving methods for rock interpretation and classification are performed. The analysis of the results identified several advantages of using K-Aspects as: a clear distinction of the KM implementation among other requirements; native support for knowledge model constructs; and high traceability between the knowledge conceptual model and its implementation. Moreover, the use of K-Aspects reduces repetitive implementation tasks and code dispersion because of the automatic code generation. The provided aspect libraries enable the encapsulation of inferences and the execution of several tasks. The libraries manage the constructs of the model thus providing reusability among multiple KS projects.

Esse trabalho define K-Aspects (Knowledge Aspects), uma abordagem para a implementação de Sistemas de Conhecimento (SC) em linguagens orientadas a objetos usando o paradigma orientado a aspectos (OA) e anotações de metadados. Essa abordagem define uma forte correspondência entre o Modelo de Conhecimento (MC) e sua implementação no paradigma da orientação a objetos (OO). K-Aspects fornece um conjunto de anotações documentacionais para facilitar a leitura da associação entre o modelo de implementação e o modelo conceitual do conhecimento; um conjunto de anotações para facilitar a separação de interesses na implementação do SC usando OA; um conjunto de bibliotecas para realizar a interpretação das anotações e sua execução em aspectos; e uma ferramenta para geração de documentação do MC a partir das anotações no código. A abordagem busca atender tanto os engenheiros de conhecimento quanto os engenheiros de desenvolvimento em projetos de SC. Os engenheiros de conhecimento tem ao seu alcance um modo adequado para elaborar a especificação do MC que resulta em uma especificação em uma linguagem orientada a objetos, permitindo aos engenheiros de desenvolvimento implementarem o sistema preservando a estrutura do modelo conceitual e mantendo clara distinção entre os requisitos associados ao MC dos demais requisitos. K-Annotations adicionam recursos de OA ao modelo conceitual do conhecimento OO, oferecendo facilidades de tratamento separado de diversas funcionalidades transversais de um SC, através do particionamento do sistema em aspectos que implementam funcionalidades específicas, ativadas através das anotações inseridas no componente do modelo conceitual. Anotações distinguem, clara e visualmente, no código, os elementos do MC em relação ao restante do código do programa, facilitando a leitura do código pelos engenheiros de conhecimento. A função principal das anotações é prover as informações necessárias para a interpretação dos elementos de conhecimento durante a execução do programa. Anotações identificam as funcionalidades transversais relativas aos construtos do modelo e são gerenciadas pela biblioteca de aspectos. A abordagem foi validada re-escrevendo com o uso de K-Annotations um sistema de conhecimento no domínio da análise da qualidade de reservatórios de petróleo. O modelo desse sistema representa uma ontologia de domínio sobre o qual métodos de solução de problemas para interpretação e classificação de rochas são aplicados. A análise dos resultados identificou um conjunto de vantagens no uso de K-Aspects, como distinção clara entre a implementação do MC e a implementação dos demais requisitos, suporte nativo aos construtos providos no modelo de conhecimento e alto grau de rastreabilidade entre o modelo e sua implementação. Além disso, provê redução de tarefas repetitivas de implementação e redução da dispersão de código a partir da geração automática de código. As bibliotecas de aspectos garantem o encapsulamento de inferências e tarefas. As bibliotecas tratam os construtos do modelo para garantir a reutilização em diferentes projetos de SCs. / This work defines K-Aspects (Knowledge Aspects), an approach for implementing Knowledge Systems (KS) with object-oriented languages using the aspect-oriented paradigm (AO) and metadata annotations. This approach defines a strong link between the knowledge model (KM) and its implementation in the object-oriented paradigm (OO). K-Aspects provides a set of documentational annotations to make the association between the implementation model and the knowledge conceptual model easier to read; a set of annotations to enable the separation of concerns, using aspect orientation, of the implementation of the different requirements of the knowledge system; a set of libraries to perform the interpretation and execution as aspects of annotations; and a tool for documentation generation of the KM extracted from the annotations on the code. The approach aims to support both knowledge engineers and development engineers in KS projects, by providing to the knowledge engineers a well-defined way to elaborate the KS specification, which results in a specification presented in an object oriented language, making it easily understandable and extensible by development engineers that can thus implement the knowledge system preserving its conceptual knowledge structure and keeping a clear distinction of the requirements associated to the KM from the other requirements. K-Annotations add aspect oriented resources to the OO conceptual knowledge model, providing features to manage separately the multiple crosscutting concerns of a KS, partitioning the system in aspects that implement specific features, activated by annotations inserted in the knowledge conceptual model. Annotations distinguish, clearly and visually, within the code, KM elements from the rest of the code, making easier the code reading by the knowledge engineers. The most important function of the annotations is to provide information necessary for interpreting knowledge elements during runtime. Annotations identify several crosscutting concerns related to the model constructs. Annotations are managed and executed by the aspect libraries. This approach was validated by re-coding, using K-Annotations, a complex commercial KS on the domain of oil reservoir quality analysis. The model of this system represents a domain ontology on which problem-resolving methods for rock interpretation and classification are performed. The analysis of the results identified several advantages of using K-Aspects as: a clear distinction of the KM implementation among other requirements; native support for knowledge model constructs; and high traceability between the knowledge conceptual model and its implementation. Moreover, the use of K-Aspects reduces repetitive implementation tasks and code dispersion because of the automatic code generation. The provided aspect libraries enable the encapsulation of inferences and the execution of several tasks. The libraries manage the constructs of the model thus providing reusability among multiple KS projects.

Esse trabalho define K-Aspects (Knowledge Aspects), uma abordagem para a implementação de Sistemas de Conhecimento (SC) em linguagens orientadas a objetos usando o paradigma orientado a aspectos (OA) e anotações de metadados. Essa abordagem define uma forte correspondência entre o Modelo de Conhecimento (MC) e sua implementação no paradigma da orientação a objetos (OO). K-Aspects fornece um conjunto de anotações documentacionais para facilitar a leitura da associação entre o modelo de implementação e o modelo conceitual do conhecimento; um conjunto de anotações para facilitar a separação de interesses na implementação do SC usando OA; um conjunto de bibliotecas para realizar a interpretação das anotações e sua execução em aspectos; e uma ferramenta para geração de documentação do MC a partir das anotações no código. A abordagem busca atender tanto os engenheiros de conhecimento quanto os engenheiros de desenvolvimento em projetos de SC. Os engenheiros de conhecimento tem ao seu alcance um modo adequado para elaborar a especificação do MC que resulta em uma especificação em uma linguagem orientada a objetos, permitindo aos engenheiros de desenvolvimento implementarem o sistema preservando a estrutura do modelo conceitual e mantendo clara distinção entre os requisitos associados ao MC dos demais requisitos. K-Annotations adicionam recursos de OA ao modelo conceitual do conhecimento OO, oferecendo facilidades de tratamento separado de diversas funcionalidades transversais de um SC, através do particionamento do sistema em aspectos que implementam funcionalidades específicas, ativadas através das anotações inseridas no componente do modelo conceitual. Anotações distinguem, clara e visualmente, no código, os elementos do MC em relação ao restante do código do programa, facilitando a leitura do código pelos engenheiros de conhecimento. A função principal das anotações é prover as informações necessárias para a interpretação dos elementos de conhecimento durante a execução do programa. Anotações identificam as funcionalidades transversais relativas aos construtos do modelo e são gerenciadas pela biblioteca de aspectos. A abordagem foi validada re-escrevendo com o uso de K-Annotations um sistema de conhecimento no domínio da análise da qualidade de reservatórios de petróleo. O modelo desse sistema representa uma ontologia de domínio sobre o qual métodos de solução de problemas para interpretação e classificação de rochas são aplicados. A análise dos resultados identificou um conjunto de vantagens no uso de K-Aspects, como distinção clara entre a implementação do MC e a implementação dos demais requisitos, suporte nativo aos construtos providos no modelo de conhecimento e alto grau de rastreabilidade entre o modelo e sua implementação. Além disso, provê redução de tarefas repetitivas de implementação e redução da dispersão de código a partir da geração automática de código. As bibliotecas de aspectos garantem o encapsulamento de inferências e tarefas. As bibliotecas tratam os construtos do modelo para garantir a reutilização em diferentes projetos de SCs. / This work defines K-Aspects (Knowledge Aspects), an approach for implementing Knowledge Systems (KS) with object-oriented languages using the aspect-oriented paradigm (AO) and metadata annotations. This approach defines a strong link between the knowledge model (KM) and its implementation in the object-oriented paradigm (OO). K-Aspects provides a set of documentational annotations to make the association between the implementation model and the knowledge conceptual model easier to read; a set of annotations to enable the separation of concerns, using aspect orientation, of the implementation of the different requirements of the knowledge system; a set of libraries to perform the interpretation and execution as aspects of annotations; and a tool for documentation generation of the KM extracted from the annotations on the code. The approach aims to support both knowledge engineers and development engineers in KS projects, by providing to the knowledge engineers a well-defined way to elaborate the KS specification, which results in a specification presented in an object oriented language, making it easily understandable and extensible by development engineers that can thus implement the knowledge system preserving its conceptual knowledge structure and keeping a clear distinction of the requirements associated to the KM from the other requirements. K-Annotations add aspect oriented resources to the OO conceptual knowledge model, providing features to manage separately the multiple crosscutting concerns of a KS, partitioning the system in aspects that implement specific features, activated by annotations inserted in the knowledge conceptual model. Annotations distinguish, clearly and visually, within the code, KM elements from the rest of the code, making easier the code reading by the knowledge engineers. The most important function of the annotations is to provide information necessary for interpreting knowledge elements during runtime. Annotations identify several crosscutting concerns related to the model constructs. Annotations are managed and executed by the aspect libraries. This approach was validated by re-coding, using K-Annotations, a complex commercial KS on the domain of oil reservoir quality analysis. The model of this system represents a domain ontology on which problem-resolving methods for rock interpretation and classification are performed. The analysis of the results identified several advantages of using K-Aspects as: a clear distinction of the KM implementation among other requirements; native support for knowledge model constructs; and high traceability between the knowledge conceptual model and its implementation. Moreover, the use of K-Aspects reduces repetitive implementation tasks and code dispersion because of the automatic code generation. The provided aspect libraries enable the encapsulation of inferences and the execution of several tasks. The libraries manage the constructs of the model thus providing reusability among multiple KS projects.